A totally deflated lung's CT image construction by means of extrapolated deformable registration
Notice bibliographique
Résumé
A novel technique is proposed to construct CT image of a totally deflated lung using breath-hold lung's preoperative CT images acquired during respiration. Such a constructed CT image is very useful in tumor targeting during tumor ablative procedures such as lung brachytherapy used for lung cancer treatment. To minimize motion within the target lung, tumor ablative procedures are frequently performed while the lung is totally deflated. Deflating the lung during such procedures renders pre-operative images ineffective for tumor targeting, because those images correspond to the lung while it is partially inflated. Furthermore, the problem cannot be solved using intra-operative Ultrasound (US) images. This is because the quality of lung US images degrades substantially as a result of the residual air inside the deflated lung, thus it is not an effective intra-operative imaging modality by itself. One possible approach for image-guided lung brachytherapy is to register high quality preoperative CT images of the deflated lung with their corresponding low quality intra-operative US images. To obtain the CT images of deflated lung, a novel image construction technique is presented. The proposed technique was implemented using two deformable registration methods: multi-resolution B-spline and multi-resolution demons. The technique was applied to ex vivo porcine lungs where results obtained were found to be very encouraging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».